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# 🚀 Enterprise Cloud MCP Server
## 📖 Descripción
**Enterprise Cloud MCP Server** es un proyecto desarrollado en **Python** utilizando el **SDK oficial de Model Context Protocol (MCP)**. Su objetivo es demostrar cómo construir un servidor MCP capaz de exponer herramientas (**Tools**) para apoyar escenarios de **Arquitectura Empresarial**, **Arquitectura Cloud** y **Arquitectura de Soluciones**.
El proyecto implementa un servidor compatible con **MCP Inspector**, permitiendo descubrir, ejecutar y probar herramientas de forma interactiva mediante el protocolo **Model Context Protocol (MCP)** utilizando el transporte **Streamable HTTP**.
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# 🎯 Objetivos
* Comprender la arquitectura de **Model Context Protocol (MCP)**.
* Implementar un servidor MCP desde cero utilizando Python.
* Exponer herramientas reutilizables mediante MCP.
* Integrar el servidor con **MCP Inspector**.
* Construir una base para futuros asistentes de **Arquitectura Empresarial**.
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# 🏗️ Arquitectura
```text
+----------------------+
| MCP Inspector |
+----------+-----------+
|
|
Streamable HTTP
|
|
http://127.0.0.1:8000/mcp
|
+---------------+---------------+
| |
Enterprise Cloud MCP Server
|
+------+------+----------------+
| | |
health_check add cloud_architecture
```
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# 🛠️ Tecnologías
* Python 3.12
* Model Context Protocol (MCP)
* FastMCP
* Streamable HTTP
* MCP Inspector
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# ⚙️ Funcionalidades
## ✅ Health Check
Permite verificar que el servidor MCP se encuentre funcionando correctamente.
### Salida
* Estado del servidor
* Nombre del servicio
* Timestamp UTC
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## ➕ Add
Herramienta utilizada para validar la comunicación entre **MCP Inspector** y el servidor.
### Entrada
```text
a = 10
b = 20
```
### Salida
```text
30
```
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## ☁️ Cloud Architecture
Devuelve una arquitectura empresarial para una plataforma de **Real-Time Fraud Detection** sobre AWS.
### Incluye
* Componentes de la solución
* Flujo de datos
* Servicios AWS utilizados
* Arquitectura de referencia
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# 🚀 Instalación
Crear el entorno virtual:
```bash
python -m venv .venv
```
Activar el entorno virtual (Windows):
```bash
.venv\Scripts\activate
```
Instalar las dependencias:
```bash
pip install mcp
```
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# ▶️ Ejecución
## Iniciar el servidor MCP
```bash
python server.py --transport streamable-http
```
Servidor disponible en:
```text
http://127.0.0.1:8000/mcp
```
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## Ejecutar MCP Inspector
```bash
npx @modelcontextprotocol/inspector
```
Configurar:
**Transport**
```text
Streamable HTTP
```
**URL**
```text
http://127.0.0.1:8000/mcp
```
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# 💼 Casos de uso
Este proyecto puede evolucionar para implementar herramientas como:
* Enterprise Architecture Assistant
* Cloud Architecture Advisor
* AWS Well-Architected Review
* TOGAF Assessment
* BIAN Assessment
* PCI DSS Assessment
* Kubernetes Architecture Review
* Terraform Validator
* Solution Architecture Generator
* Architecture Decision Record (ADR) Generator
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# 🗺️ Roadmap
Próximas funcionalidades:
* Resources
* Prompts
* AI Agents
* LangGraph
* OpenAI
* Claude
* Azure OpenAI
* Amazon Bedrock
* Google Vertex AI
* Vector Database
* Retrieval-Augmented Generation (RAG)
* Enterprise Knowledge Base
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# 📚 Aprendizajes
Durante este laboratorio se exploraron los principales componentes de **Model Context Protocol (MCP)**:
* Servidores MCP
* Clientes MCP
* Tools
* Resources
* Prompts
* Streamable HTTP
* MCP Inspector
* JSON-RPC
* Arquitectura Cliente-Servidor
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# 📌 Referencias
* Model Context Protocol (MCP)
* MCP Python SDK
* MCP Inspector
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# 👨💻 Autor
**Michel Alan López Lara**
linkedin: https://www.linkedin.com/in/michel-alan-l%C3%B3pez-lara-49a88239/
**Enterprise Data & AI Architect | Cloud Strategy | Enterprise Architecture | Generative AI**
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